XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAnesthesia
使用Arduino MicroController
Surendra Shukla计算机科学与工程系，图形时代被视为大学，印度北阿坎德邦Dehradun，Surendrakshukla.cse@geu.ac.ac.ac.ac.ac.ac.ac.in Bhasker Pant Pant Pant Computer Science＆Engineering of Computer Science＆Engineering，图形时代，被视为Dehradun@dehradun@uttarakhand，248002 Vrince VIMAL INDER北部印度Dehradun的Graphic Era Hill大学计算机科学与工程系，印度Dehradun，248002 vvimal@gehu.ac.ac.in摘要 - 在医院中，手术和严重的药物在患者的无意识状态下进行，以避免在oparticular时期的疼痛中过剩。为使人昏昏欲睡，麻醉了。这些麻醉提供了对药物及其成分的准确测量。如果药物跨越有限的含量，则会长时间入睡。因此，药物的数量在手术和治疗的初始阶段起着重要作用。为了避免药物中的错误并节省时间，设计了自动麻醉注射器，该注射器由MicroController进行的程序和命令进行控制和功能。因此，所提出的系统可以通过分析检测患者的健康状况并使用Arduino微控制器进行自动提供麻醉。关键字：麻醉，手术，Arduino微控制器，传感器，直流电动机I.引言嵌入式系统在多种特征的多功能领域中起着重要的重要作用。此嵌入式系统是硬件和软件的组合，这些硬件和软件被累积并编程为功能以获得所需的结果，并具有准确的结果[1]。
引用方式：Ethemoğlu FBÇ, Özcan İG。患有神经纤维瘤病的孕妇的麻醉管理。J Surg Med。2022；6(5):591-593。
神经纤维瘤病是一种常染色体显性遗传病，分为两类：1 型神经纤维瘤病 (NF-1) 和 2 型神经纤维瘤病 (NF-2) [1]。1 型神经纤维瘤病也称为冯雷克林豪森病，是最常见的类型，其特征是咖啡牛奶斑和良性皮肤神经纤维瘤。2 型神经纤维瘤病因脊髓肿瘤和双侧前庭神经鞘瘤而影响中枢神经系统 [2, 3]。在 NF-1 中，舌、咽和喉中的神经纤维瘤会使气道更加狭窄，从而阻碍插管。因此，在患有 NF-1 的孕妇中，困难气道一直是麻醉相关死亡的主要原因。在这些情况下，麻醉师仔细进行气道检查非常重要 [4]。局部麻醉会增加出血风险，血肿和颅内压风险也会增加。然而，有报道称，通过脑部计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI) 排除脊髓神经纤维瘤的存在，患者可以成功进行计算机脊髓麻醉 [5]。我们介绍了在患有 NF-1 的孕妇中择期进行剖宫产手术的麻醉方法。
getinge个性化麻醉
Getinge是Getinge AB，其子公司或其他国家 /地区的分支机构的注册商标•Maquet Flow-I，Getinge Flow-E和Getinge Flow-C是Maquet Cristian Care Care AB的商标。•版权所有2022 Getinge AB或其子公司或分支机构•保留所有权利•谨慎：联邦（美国）法律限制了该设备按医生或按照医师的命令出售。请参阅指令，以供目前指示，警告，禁忌症和预防措施。
使用基于元学习的深度学习模型推断麻醉状态下的大脑状态
摘要 — 监测麻醉期间的意识深度对于临床环境和神经科学研究都有助于了解大脑机制。脑电图 (EEG) 已被用作实时表征麻醉剂引起的大脑改变的唤醒和/或认知状态的客观手段。不同的全身麻醉剂以不同的方式影响脑电活动。然而，由于 EEG 信号的信噪比 (SNR) 低，尤其是在办公室麻醉 EEG 环境中，传统机器学习模型在 EEG 数据上的表现并不令人满意。深度学习模型因其良好的泛化和处理噪声的能力而被广泛应用于脑机接口 (BCI) 领域以执行分类和模式识别任务。与其他深度学习已显示出令人鼓舞的结果的 BCI 应用相比，用于对麻醉下不同大脑意识状态进行分类的深度学习方法的研究要少得多。在本文中，我们提出了一种基于元学习的新框架，使用深度神经网络对麻醉状态下的大脑状态进行分类，即 Anes-MetaNet。Anes-MetaNet 由卷积神经网络 (CNN) 组成，用于提取功率谱特征，基于长短期记忆 (LSTM) 网络的时间后果模型用于捕获时间依赖性，以及元学习框架用于处理跨主体的大量差异。我们使用多阶段训练范例来提高性能，这可以通过可视化高级特征映射来证明。通过与现有方法进行比较，在办公室麻醉脑电图数据集上进行的实验证明了我们提出的 Anes-MetaNet 的有效性。
心脏Anshesia奖学金Curiculum2020 div>
心脏麻醉奖学金小组承认科学委员会成员在该计划的发展中的宝贵贡献和反馈。我们对本手册完成的所有关键成员表示特别感谢和感激，尤其是课程科学小组负责人Mohammed Alhemyari博士，心脏麻醉顾问以及Muhammed Malik博士，顾问心脏麻醉师顾问，以及科学委员会和科学委员会和策展人。我们还要承认，加拿大皇家医师和外科医生学院将获得Canmeds框架的版权，许多能力的描述已从其资源中进行了调整。此外，我们想对奖学金计划创始人表示特别感谢：
免提麻醉：靶控输液系统
1. 简介 每种药物输送方式的目标都是实现并维持药物疗效的治疗时间过程，同时避免副作用。静脉 (IV) 药物通常使用标准剂量指南，以推注剂量或连续输注的方式给药。推注剂量通常用手持注射器给药，输注用输液泵给药。纳入剂量计算的唯一患者协变量是体重，而年龄、性别、肌酐清除率等其他参数经常被忽略，因为在给药时这些协变量之间存在复杂的数学关系。靶控输注 (TCI) 是一种输注 IV 药物的技术，以在特定的身体部位或感兴趣的组织中实现用户定义的、预测的（“目标”）药物浓度。TCI 系统可以根据需要快速滴定反应，可以轻松改变麻醉深度，并在需要时保持稳定的浓度。对临床医生的潜在好处是更精确地滴定麻醉药物的效果。还可以指示 TCI 系统超过血浆中所需的浓度，以加速药物作用的开始速度。（1,2）当使用针对特定药物的药代动力学衍生模型时，TCI 系统会结合患者的特征（体重、身高、年龄、性别和其他生物标志物）来实现目标血清浓度，同时允许临床医生根据临床或生理（双频指数监测）指标进行更改。（3）靶控输注 (TCI) 系统现在用作标准化输注系统，也是常规麻醉技术的一部分 2. 历史 1919 年，Widmark 使用恒定速率和采用单室动力学的药物一级消除描述了在恒定速率输注过程中体内积累药量的动力学。1968 年，Kruger-Thiemer 发表了一种数学方法，用于计算输注速率以达到并维持应用于 2 个或更多室的药物的稳态血药浓度。他们的药代动力学模型可用于设计有效的剂量方案，应用推注、消除、转移 (BET) 方案，该方案包括计算以填充中心（血液）隔室的推注剂量、等于消除率的恒定速率输注，以及
探索麻醉深度：阿尔伯特·福尔科纳、脑电图和伺服控制麻醉机
简介 1996 年 10 月，美国食品药品管理局批准使用一种新型麻醉效果监测设备，该设备将各种脑电图 (EEG) 描述符整合为一个无量纲、经验校准的数字，即双谱指数 (BIS，Aspect Medical Systems，马萨诸塞州内蒂克)。1BIS 监测器是寻求可靠的麻醉深度监测设备的最新创新，是麻醉师监测的“圣杯”。2这种新型监测器正在获得麻醉界的认可，但该理念的基本概念可以追溯到 20 世纪 50 年代初。当时，梅奥诊所的 Albert Faulconer 和 Reginald Bickford 首次系统地研究了各种麻醉剂引起的 EEG 变化。 3-5 在一个开创性的项目中，他们更进一步，试图创建第一个闭环麻醉输送装置，即伺服控制麻醉机，旨在通过脑电图引导麻醉剂输送来自动控制麻醉深度。6 下面说明了与这一突破性想法相关的一些问题。